如何为每一行逐行计算列值的顺序？

Question

我有一个看起来像这样的 dataframe：

-	日期_x	date_y	日期_z
0	2021-02-19 12:26:48+00:00	2021-02-19 16:15:21.510000+00:00	钠盐
1	2021-02-19 16:16:54+00:00	2021-02-10 17:44:01+00:00	2021-02-11 10:10:01+00:00
1	2021-02-21 16:17:54+00:00	2021-02-20 17:44:01+00:00	2021-02-15 10:10:01+00:00

我想为每一行逐行计算每一列的顺序：

-	日期_x	date_y	日期_z
0	0	1	钠
1	2	0	1
1	2	1	0

然后获取整个 dataframe 的每一列的平均顺序：

-	日期_x	date_y	日期_z
0	1,33333333333333	0,666666666666667	0.5

我尝试使用 pandas Series.argsort()但它与Series.sort_values()相同，而是返回索引而不是值。 然后我想到迭代每一行并查找由 sort_values 提供的列表的索引，但我确定必须有一个更快、更清洁的解决方案？

谢谢

Answer 1

您可以使用DataFrame.rank ，减去 1，获取mean并将Series转换为一行DataFrame by Series.to_frame并转置：

df = df.rank(axis=1).sub(1).mean().to_frame().T
print (df)
     date_x    date_y  date_z
0  1.333333  0.666667     0.5